Využití metod strojového učení na aproximaci očekávaného cashflow v oblasti životního pojištění - Kováč, Stanislav; Danko, Jakub; Löster, Tomáš, 1980-; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2021)
Práca sa venuje problému aproximácie očakávaného CashFlow v životnom poistení. V praxi odhad očakávaného CashFlow pri životnom poistení musí byť dostupný čo najskôr, stále na začiatku každého mesiaca, čo však nie je jednoduchá úloha. Jeho výpočet je numericky veľmi náročný, a preto obvykle umožňuje získať výsledky až po niekoľkých dňoch výpočtu. Vďaka metódam strojového učenia na základe predchádzajúcich dostupných výpočtov v práci aproximujeme budúce CashFlow, ktoré je dostupné takmer okamžite po spustení výpočtu, čo považujeme za najväčší praktický prínos predkladanej práce. Pre výpočet stačí nahrať dáta do modelu, ktorý je schopný vrátiť výsledok pre milióny klientov rádovo v desiatkach sekúnd. Pre skúmanie týchto výsledkov je v práci použitý reálny CashFlow model používaný v praxi, pomocou ktorého boli napočítané výsledky pre rôzne hodnoty vstupných parametrov poistných zmlúv. Každý model tiež používa pre výpočet niekoľko rôznych riziko-neutrálnych výnosových kriviek, ktoré sú v práci generované pomocou Hull-White modelu na základe dostupných reálnych výnosových kriviek.
Vedoucí práce: Jakub Danko
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2021
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2021
Způsob přístupu: Internet
Keywords: statistika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses